package TestRDDConnectionsAndSparkReadsAndWritesFiles.Connection;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import scala.Tuple12;
import scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class TestJoin {
    public static void main(String[] args) {
        /**
         * Spark中，join算子表示内连接。
         * 用法：kvRdd1.join(kvRdd2)（注：kvRdd1和kvRdd2都是键值对RDD）。
         * 此操作会返回一个新的键值对RDD，该RDD每个元素的键都是kvRdd1和kvRdd2共有的键，
         * 而值则是该共有键分别在kvRdd1和kvRdd2里的值的集合（在java api中，用Tuple2存储）。
         */
        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("TestJoin").setMaster("local");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
        // 构建两个模拟数据 并 调用 parallelizePairs 转成键值对RDD
        List<Tuple2<String, String>> data1= Arrays.asList(new Tuple2<>("张三", "Java"), new Tuple2<>("李四", "Java"));
        JavaPairRDD<String, String> kvRdd1 = sc.parallelizePairs(data1);
        List<Tuple2<String, String>> data2= Arrays.asList(new Tuple2<>("张三", "Python"), new Tuple2<>("老六", "Python"));
        JavaPairRDD<String, String> kvRdd2 = sc.parallelizePairs(data2);

        JavaPairRDD<String, Tuple2<String, String>> join = kvRdd1.join(kvRdd2);

        System.out.println(join.collect());



    }
}
